编码员们大家好！
本文介绍了一个开源工具，它能够处理本地和远程 csv 文件、加载和打印信息，然后将列映射到 django 类型。当数据集变大、excel不支持自定义报告或通过数据表进行完整数据操作时，通常需要处理csv文件，并且需要api。
当前的功能列表可以进一步扩展，以将 csv 文件映射到数据库表/模型并完全生成仪表板 web 应用程序。
源代码：appseed 服务的 csv 处理器部分（开源）
在开始讲解代码和用法之前，我们先总结一下工具的特点：
加载本地和远程文件打印值打印检测到的列类型将映射类型打印到 django 模型
按照 readme 中的说明克隆项目源并使其可用后，可以通过 cli 执行 csv 解析器。安装完成后，我们可以使用以下一行代码调用 cvs 处理器：
$ python manage.py tool_inspect_source -f media/tool_inspect/csv_inspect.json
该工具执行以下任务：
验证输入找到 csv 文件（如果找不到则错误退出）加载信息并检测列类型检测 django 列类型 打印前 10 行
同样可以应用于本地和远程文件。例如，我们可以通过运行这个单行代码来分析臭名昭著的 titanic.cvs：
$ python manage.py tool_inspect_source -f media/tool_inspect/csv_inspect_distant.json# output> processing .mediatool_inspectcsv_inspect_distant.json |-- file: https://raw.githubusercontent.com/datasciencedojo/datasets/master/titanic.csv |-- type: csvfield csv type django types----------- ---------- ------------------------------------------passengerid int64 models.integerfield(blank=true, null=true)survived int64 models.integerfield(blank=true, null=true)pclass int64 models.integerfield(blank=true, null=true)name object models.textfield(blank=true, null=true)sex object models.textfield(blank=true, null=true)age float64 models.floatfield(blank=true, null=true)sibsp int64 models.integerfield(blank=true, null=true)parch int64 models.integerfield(blank=true, null=true)ticket object models.textfield(blank=true, null=true)fare float64 models.floatfield(blank=true, null=true)cabin object models.textfield(blank=true, null=true)embarked object models.textfield(blank=true, null=true)[1] - passengerid,survived,pclass,name,sex,age,sibsp,parch,ticket,fare,cabin,embarked[2] - 1,0,3,"braund, mr. owen harris",male,22,1,0,a/5 21171,7.25,,s[3] - 2,1,1,"cumings, mrs. john bradley (florence briggs thayer)",female,38,1,0,pc 17599,71.2833,c85,c[4] - 3,1,3,"heikkinen, miss. laina",female,26,0,0,ston/o2. 3101282,7.925,,s[5] - 4,1,1,"futrelle, mrs. jacques heath (lily may peel)",female,35,1,0,113803,53.1,c123,s[6] - 5,0,3,"allen, mr. william henry",male,35,0,0,373450,8.05,,s[7] - 6,0,3,"moran, mr. james",male,,0,0,330877,8.4583,,q[8] - 7,0,1,"mccarthy, mr. timothy j",male,54,0,0,17463,51.8625,e46,s[9] - 8,0,3,"palsson, master. gosta leonard",male,2,3,1,349909,21.075,,s[10] - 9,1,3,"johnson, mrs. oscar w (elisabeth vilhelmina berg)",female,27,0,2,347742,11.1333,,s... (truncated output)
以下是该工具的相关部分：
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加载信息并事先检查源是本地还是远程
print( '> processing ' + arg_json ) print( ' |-- file: ' + json_data['source'] ) print( ' |-- type: ' + json_data['type' ] ) print( 'n') tmp_file_path = none if 'http' in json_data['source']: url = json_data['source'] r = requests.get(url) tmp_file = h_random_ascii( 8 ) + '.csv' tmp_file_path = os.path.join( dir_tmp, tmp_file ) if not file_write(tmp_file_path, r.text ): return json_data['source'] = tmp_file_path else: if not file_exists( json_data['source'] ): print( ' > err loading source: ' + json_data['source'] ) return csv_types = parse_csv( json_data['source'] )
分析标头并将检测到的类型映射到 django 类型。
对于表格视图，使用 tabulate library：
csv_types = parse_csv( json_data['source'] ) #pprint.pp ( csv_types ) table_headers = ['field', 'csv type', 'django types'] table_rows = [] for t in csv_types: t_type = csv_types[t]['type'] t_type_django = django_fields[ t_type ] table_rows.append( [t, t_type, t_type_django] ) print(tabulate(table_rows, table_headers))
最后一步是打印csv数据：
csv_data = load_csv_data( json_data['source'] ) idx = 0 for l in csv_data: idx += 1 print( '['+str(idx)+'] - ' + str(l) ) # truncate output .. if idx == 10: print( ' ... (truncated output) ' ) break
此时，代码为我们提供了获取 csv 信息、数据类型以及 django 对应的数据类型的权限。该映射可以轻松扩展为任何框架，如 flask、express 或 nextjs。
django 的类型映射是这样的：
# Pandas Typedjango_fields = { 'int' : 'models.IntegerField(blank=True, null=True)', 'integer' : 'models.IntegerField(blank=True, null=True)', 'string' : "models.TextField(blank=True, null=True)", 'string_unique' : "models.TextField(blank=True, null=False, unique=True)", 'object' : "models.TextField(blank=True, null=True)", 'object_unique' : "models.TextField(blank=True, null=False, unique=True)", 'int64' : 'models.IntegerField(blank=True, null=True)', 'float64' : 'models.FloatField(blank=True, null=True)', 'bool' : 'models.BooleanField(null=True)',}
此工具正在积极开发中，以下是后续步骤：
将该工具连接到更多数据源，例如远程/本地数据库（sqlite、mysql、pgsql）、json 为任何框架生成模型：fastapi、flask、express、nextjs在顶部生成安全的 api 使用 tailwind/bootstrap 生成服务器端分页数据表进行样式化
感谢您的阅读！
对于那些有兴趣做出贡献的人，请随时加入新的 appseed 平台并在 discord 上与社区联系：
appseed – 面向开发者的开源平台appseed 社区 – 3k+ discord 成员
以上就是CSV – 在 Python 中处理本地和远程文件的详细内容，更多请关注创想鸟其它相关文章！
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